ShotSpotter’ın olay inceleme odası, diğer tüm çağrı merkezleri gibidir.
Kulaklık takan analistler bilgisayar ekranlarının başına oturup dikkatle dinliyorlar.
Ancak burada çalışan insanların olağanüstü bir sorumluluğu var.
Bir bilgisayar algoritmasının bir silah sesini doğru bir şekilde tespit edip etmediğine ve polisin gönderilip gönderilmeyeceğine dair nihai kararı onlar veriyor.
Yanlış aramanın ciddi sonuçları vardır.
ShotSpotter, geçen yıl boyunca çok fazla olumsuz basın topladı. Teknolojisinin doğru olmamasından ShotSpotter’ın poliste ayrımcılığı körüklediği iddialarına kadar uzanan iddialar.
Bu olumsuz haberlerin ardından şirket, BBC News’e ulusal olay inceleme merkezine erişim izni verdi.
ShotSpotter gerçek bir sorunu çözmeye çalışıyor.
CEO Ralph Clark, “Sistemi bu kadar çekici kılan şeyin, silah seslerinin %80-95’inin rapor edilmemesi olduğuna inanıyoruz” diyor.
İnsanlar birkaç nedenden dolayı silah seslerini bildirmezler – ne duyduklarından emin olmayabilirler, başka birinin 911’i arayacağını düşünebilirler veya sadece polise güven duymazlar.
ShotSpotter’ın kurucularının bir fikri vardı. Ya 911 sürecini tamamen atlayabilirlerse?
Bir sistem getirdiler.
Mikrofonlar bir mahalle etrafındaki yapılara sabitlenir. Yüksek bir patlama algılandığında, bir bilgisayar sesi analiz eder ve bunu silah sesi veya başka bir şey olarak sınıflandırır. Bir insan analist daha sonra kararı gözden geçirmek için devreye girer.
Olay inceleme odasında, eski öğretmen Ginger Ammon, bu kararları gerçek zamanlı olarak analiz ederken onunla oturmama izin veriyor.
Algoritma potansiyel bir çekimi her işaretlediğinde, bir “ping” sesi çıkarır.
Bayan Ammon önce kaydı kendisi dinliyor ve ardından bilgisayar ekranında oluşturduğu dalga biçimini inceliyor.
“Kaç sensörün onu aldığını ve sensörlerin yönlü bir model oluşturup oluşturmadığını görmek istiyoruz, çünkü teorik olarak bir ateşli silah sesi yalnızca bir yönde hareket edebilir” diyor.
Bir kez ateş edildiğinden emin olan Ammon, polis memurlarını olay yerine sevk eden bir düğmeye basıyor.
Her şey 60 saniyenin altında gerçekleşir.
“Bilgisayar oyunu oynuyormuşsun gibi hissettiriyor,” diyorum.
“Bu sık sık aldığımız bir yorum,” diye yanıtlıyor.
ShotSpotter’ın başarıları
ShotSpotter’ın çalışmasının açık örnekleri var.
Nisan 2017’de, siyahi üstünlükçü Kori Ali Muhammed, Kaliforniya, Fresno’da kanlı bir saldırıya geçti.
Mümkün olduğu kadar çok beyaz adamı öldürmeye çalışarak, bir banliyö mahallesinde dolaştı ve hedefleri seçti.
Polis 911 araması alıyordu – ancak gecikmeli ve belirsizdi.
Yine de ShotSpotter, memurlara Muhammed’in rotasını gösterebildi.
Üç dakika sonra – ve üç cinayet – Muhammed yakalandı.
Fresno polisi, ShotStopper olmadan daha fazlasını öldüreceğine inanıyor.
Lt Bill Dooley, “ShotSpotter bize izlediği yolu verdi” diyor.
Şirket, polis güçlerini teknolojisini benimsemeye ikna etmede son derece başarılı oldu.
Mikrofonları Amerika’da 100’den fazla şehirde bulunuyor ve bu teknoloji yıllardır tartışmasız kabul ediliyordu.
George Floyd’un öldürülmesiyle birlikte her şey değişti, çünkü insanlar çok sayıda polis gücünün kullandığı teknolojiyle daha fazla ilgilenmeye başladı.
ShotSpotter, polisin bir şehirde dolaşması için çok pahalı.
Bunun yerine, mikrofonlar genellikle şehir içi alanlara, yani daha yüksek siyah nüfusa sahip bölgelere yerleştirilir.
Yani teknoloji iddia edildiği kadar doğru değilse, bu topluluklar üzerinde orantısız bir etkisi olabilir.
Aniden, ShotSpotter ilgi odağı oldu.
Doğruluk Endişeleri
ShotSpotter %97 doğru olduğunu iddia ediyor. Bu, polisin bir ShotSpotter uyarısı gerçekleştiğinde – neredeyse kesinlikle bir silah sesine tepki verdiğinden – oldukça emin olabileceği anlamına gelir.
Ama bu iddia tam olarak bu, bir iddia. ShotSpotter’ın bu kadar doğru olduğunu nasıl bildiğini görmek zor – en azından yayınladığı halka açık bilgilerle değil.
Ve değilse, Amerikan adaleti için geniş sonuçları olabilir.
Bu doğruluk iddiasıyla ilgili ilk sorun, bir atış yapılıp yapılmadığını yerde söylemenin genellikle zor olmasıdır.
Chicago’nun Genel Müfettişi Araştırma sonunda, tespit ShotSpotter uyarıların sadece% 9’unda vurularak herhangi bir fiziksel kanıt olmadığını.
Şehrin Kamu Güvenliğinden Sorumlu Genel Müfettiş Yardımcısı Deborah Witzburgh, “Bu düşük bir sayı” diyor.
Bu, polisin ShotSpotter uyarılarına verdiği yanıtların %91’inde bir silahın ateşlendiğini kesin olarak söylemenin zor olduğu anlamına gelir. Bu, silah sesi olmadığı anlamına gelmiyor ama olduğunu kanıtlamak zor.
Silah sesleri havai fişeklere veya arabaların geri tepmesine çok benziyor.
Peki ShotSpotter neredeyse %100 doğru olduğundan nasıl bu kadar emin? Bay Clark’a sorduğum bir şey var.
“Kurumların, ne zaman kaçırdığımızı, tespitleri ne zaman kaçırdığımızı veya ne zaman yanlış sınıflandırma yaptığımızı bize söylemesi için temel gerçeklere güveniyoruz” diyor.
Ancak eleştirmenler, metodolojinin temel bir kusuru olduğunu söylüyor. Polis, ateş edilip edilmediğinden emin değilse, şirkete bunun yanlış olduğunu söylemeyecek.
Diğer bir deyişle, eleştirmenler, şirketin “bilmiyorum”, “belki” ve “muhtemelen” “hakları var” olarak saydığını söylüyor.
Chicago savunma avukatı Brendan Max, şirketin doğruluk iddialarının “pazarlama saçmalığı” olduğunu söyledi.
“İnsanların Pepsi’yi mi yoksa Kola’yı mı daha çok seveceğine karar vermek için müşteri geri bildirimleri kullanılıyor” diyor.
“Bilimsel bir yöntemin işe yarayıp yaramadığını belirlemek için tasarlanmamıştır.”
Video-gözetim araştırma grubu IPVM için güvenlik sistemlerini analiz eden Conor Healy de %97 doğruluk rakamına derinden şüpheyle bakıyor.
Healy, “Her yanlış pozitifliği bildirme sorumluluğunu polise yüklemek, hiçbir şey olmadığında…
“ShotSpotter’ın iddialarını destekleyecek sağlam test verileri varsa, bu verileri yayınlamak için her türlü teşvike sahip olduklarını varsaymak doğru olur.”
Silah suçları artıyor
Fresno’ya döndüğümde, polis memuru Nate Palomino ile birlikte bir gece gezintisinde polise katılıyorum.
Fresno, Kaliforniya’nın en kötü silah suçlarından bazılarına sahip ve Amerika’daki diğer birçok şehir gibi , son iki yılda daha da kötüleşiyor .
Tabii ki, bir ShotSpotter uyarısı gelir. Ancak olay yerine vardığımızda hiçbir kovan bulunamadı ve silah sesine dair fiziksel bir kanıt yok.
Memur Palomino bana ses kaydının silah sesi gibi geldiğini söyledi – ve bu mümkün olduğundan daha fazla görünüyor – ama kanıtlaması zor.
Senaryonun tipik olduğunu söylüyor.
ShotSpotter’ın doğruluğu şüphe götürmez.
Ülkenin her yerindeki mahkemelerde hem savunma hem de kovuşturma için delil olarak kullanılmıştır.
Endişe şu ki, iddia edildiği kadar doğru değilse, ShotSpotter subayları yanlış bir şekilde silah sesi bekleyen durumlara gönderiyor.
Şikago’da ShotSpotter’dan kurtulmak için kampanya yürüten Alyxander Godwin endişeyi özetliyor.
“Polis bu durumların düşmanca olmasını bekliyor” diyor.
“Orada bir silah olmasını bekliyorlar ve bunun konuşlandırıldığı yer nedeniyle siyah veya kahverengi bir kişinin silah tutmasını bekliyorlar.”
Ancak ShotSpotter, bu teoriyi destekleyecek hiçbir veri olmadığını söylüyor.
Bay Clark, “Belirteceğiniz şey, memurların olay yerine geldiği ve temelde silahsız insanları vurduğu bir durum” diyor.
“Sadece verilerde yok – bu bir spekülasyon.”
Yine de, şirketin kendi doğruluk metodolojisinin sınırlamaları olduğunu da kabul ediyor gibi görünüyor.
Clark, “‘Hey, bak, alabileceğin tüm geri bildirimleri almıyorsun’ demek adil bir eleştiri olabilir” diyor.
“Bu adil bir eleştiri olabilir.”
Chicago avukatı Bay Max, şirket iddialarını daha iyi destekleyinceye kadar ShotSpotter raporlarının mahkemede kanıt olarak kabul edilmemesi gerektiğini söyledi.
“Son dört veya beş ayda, ShotSpotter kanıtlarına dayanarak tutuklanan düzinelerce Şikagolu’nun farkındayım” diyor.
“Eminim bu ülke genelindeki şehirlerde oynanmıştır.”
Ayrıca şirketin sistemlerini daha iyi inceleme ve analiz için açması gerektiğini söylüyor.
Örneğin, analistlerin kalitesini bağımsız olarak kim gözden geçiriyor? Algoritma, insan analistle ne sıklıkla aynı fikirde değil?
Kesinlikle, ShotSpotter olay inceleme merkezindeki zamanımdan beri, analistlerin bilgisayar sınıflandırmasına katılmaması yaygın bir durum.
Ammon, “Bu sadece gördüklerimizi filtreliyor” diyor.
“Ama dürüst olmak gerekirse, [sınıflandırmaya] bile bakmıyorum, sensör modellerine bakmakla çok meşgulüm.”
Bu ilginç bir kabul. Bazen, teknoloji her şeyi gören, her şeyi bilen bir bilgisayar olarak görülüyor – bilgisayar bir silah sesini ustaca tespit ediyor.
Uygulamada, analistler beklediğimden çok daha büyük bir role sahipler.
Brendan Max gibi avukatlar, teknolojinin mahkemede nasıl çalıştığı hakkında daha fazla bilgi oluşturmaya çalışmakla ilgileniyorlar.
Hayat kurtarmak
ShotSpotter geçen yıl çok fazla eleştiri aldı – hepsi adil değil.
Ve haberlerin çoğu, polis güçlerinin sıklıkla teknolojinin etkinliği hakkında parlak değerlendirmeler yaptığı gerçeğini rasgele atlıyor.
Şirket, ShotSpotter’ın polisi ateşli silahla vurulan kurbanlar konusunda uyardığı, örneğin hayat kurtarmak gibi vakaları öne çıkarmak istiyor.
Amerika’daki birçok şehirde aktivistler, şehirleri ShotSpotter sözleşmelerini çekmeye ikna etmeye çalışıyor.
Ancak diğer yerlerde ShotSpotter genişliyor.
Fresno’da polis şefi Paco Balderrama, kapsamını yılda 1 milyon dolar (0,7 milyon £) karşılığında genişletmek istiyor.
“Ya ShotSpotter belirli bir yılda yalnızca bir hayat kurtarırsa? Bir milyon dolar değerinde mi? Öyle olduğunu iddia ediyorum” diyor.
ShotSpotter hakkındaki tartışma son derece karmaşıktır ve Amerika’da toplum destekli polislik için önemli potansiyel sonuçları vardır.
Teknolojinin doğruluğu bağımsız olarak doğrulanana ve veriler eş tarafından gözden geçirilene kadar ortadan kalkması pek olası değildir.